├─L1
│   ├─1-开班典礼+环境搭建
│   │   1-开班典礼+环境搭建.mp4
│   │
│   ├─2-Embedding与向量数据库
│   │   2-Embedding与向量数据库.mp4
│   │
│   ├─3-RAG技术与应用
│   │   3-RAG技术与应用.mp4
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│   ├─4-RAG高级技术与实践
│   │   4-RAG高级技术与实践.mp4
│   │
│   ├─5-Ragas评估与LlamAIndex开发
│   │   5-Ragas评估与LlamAIndex开发.mp4
│   │
│   ├─6-项目1_中医临床智能诊疗系统
│   │   6-项目1_中医临床智能诊疗系统.mp4
│   │
│   ├─7-AI应用开发框架LangChAIn
│   │   7-AI应用开发框架LangChAIn.mp4
│   │
│   ├─8-Function Calling与Agent智能体开发
│   │   8-Function Calling与Agent智能体开发.mp4
│   │
│   ├─9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph
│   │   9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.mp4
│   │
│   ├─10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统
│   │   10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.mp4
│   │
│   ├─11-MCP技术应用与开发
│   │   11-MCP技术应用与开发.mp4
│   │
│   ├─12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析
│   │   12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.mp4
│   │
│   ├─13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务
│   │   13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务.mp4
│   │
│   └─L1课件资料
│       1-day01-开班典礼+环境搭建.zip
│       2-第1章_Embedding与向量数据库.zip
│       3-第2章_RAG技术与应用.zip
│       4-第3章_RAG高级技术.zip
│       5-第4章_LlamAIndex知识管理与信息检索.zip
│       6-项目1_中医临床智能诊疗系统.zip
│       7-第5章_LangChAIn多任务应用开发.zip
│       8-第6章_FunctionCalling与Agent智能体系统开发.zip
│       9-第7章_Agent应用与工作流编排框架LangGraph.zip
│       10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.zip
│       11-第10章_MCP技术应用与开发.zip
│       12-项目3_扩展1_AI应用开发新范式 MCP.zip
│       13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务ReActAgents.zip
│      
│
└─L2
    ├─1-深度学习基础原理
    │   1-深度学习基础原理.mp4
    ├─2-人工神经网络结构及原理
    │   2-人工神经网络结构及原理.mp4
    ├─3-HuggingFace核心组件
    │   3-HuggingFace核心组件.mp4
    ├─4-基于BERT模型的自定义微调训练
    │   4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4
    ├─5-自定义微调训练BERT模型效果测试
    │   5-自定义微调训练BERT模型效果测试.mp4
    ├─6-GPT2中文生成模型定制化微调训练
    │   6-GPT2中文生成模型定制化微调训练.mp4
    ├─7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop
    │   7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4
    ├─8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen
    │   8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.mp4
    ├─9-Ollama部署微调大模型
    │   9-Ollama部署微调大模型.mp4
    ├─10-LLamaFactory模型导出量化
    │   10-LLamaFactory模型导出量化.mp4
    ├─11-vLLM自定义对话模板
    │   11-vLLM自定义对话模板.mp4
    ├─12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型
    │   12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4
    ├─13-大模型压缩训练（知识蒸馏）
    │   13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.mp4
    ├─14-大模型微调项目实战-数据工程篇
    │   14-大模型微调项目实战-数据工程篇.mp4
    ├─15-大模型微调项目实战-训练与部署
    │   day15-大模型微调项目实战-训练与部署.mp4
    ├─16-大模型评估测试OpenCompass
    │   16-大模型评估测试OpenCompass.mp4
    ├─17-大模型分布式推理与量化部署
    │   17-大模型分布式推理与量化部署.mp4
    ├─18-多模态大模型应用
    │   18-多模态大模型应用.mp4
    ├─19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）
    │   19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.mp4
    ├─20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）
    │   20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.ts
    L2课件资料
        day01-深度学习基础原理.zip
        day02-人工神经网络结构及原理.zip
        day03-HuggingFace核心组件.zip
        day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip
        day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip
        day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.zip
        day07-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScope.zip
        day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip
        day09-Ollama部署微调大模型.zip
        day10-LLamaFactory模型导出量化.zip
        day11-vLLM自定义对话模板.zip
        day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip
        day13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip
        day14-大模型微调项目实战-数据工程篇.zip
        day15-大模型微调项目实战-训练与部署.zip
        day16-大模型评估测试OpenCompass.zip
        day17-大模型分布式推理与量化部署.zip
        day18-多模态大模型应用.zip
        day19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.zip
        day20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.zip